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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。方法包括：實(shí)時(shí)獲取第一監(jiān)控組件采集的時(shí)序數(shù)據(jù)；將時(shí)序數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ)于第一數(shù)據(jù)源和第二數(shù)據(jù)源；第一數(shù)據(jù)源與第二數(shù)據(jù)源的讀寫(xiě)速率不同；在接收到查詢指令的情況下，基于查詢指令中目標(biāo)時(shí)序數(shù)據(jù)的時(shí)長(zhǎng)所屬的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及語(yǔ)義搜索領(lǐng)域，具體提供了一種實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義搜索的方法及裝置，具有如下步驟：S1、意圖識(shí)別模型訓(xùn)練；S2、意圖識(shí)別校準(zhǔn)；S3、進(jìn)行屬性提取；S4、進(jìn)行映射。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明能夠顯著提升了資源有限環(huán)境下的語(yǔ)義搜索能力，還特別適用于專(zhuān)業(yè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種房屋推薦方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法通過(guò)獲取用戶觀看特征房屋集信息時(shí)的視覺(jué)聚焦特征，確定用戶感興趣的目標(biāo)特征圖像，并獲取用戶觀看目標(biāo)特征圖像時(shí)的情緒參數(shù)，確定情緒參數(shù)滿足預(yù)設(shè)推薦條件的目標(biāo)特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種故障分析方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及故障分析技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)響應(yīng)于車(chē)輛發(fā)生故障告警現(xiàn)象，確定故障告警現(xiàn)象的數(shù)量；然后，響應(yīng)于故障告警現(xiàn)象的數(shù)量為多個(gè)，對(duì)多個(gè)故障告警現(xiàn)象進(jìn)行歸類(lèi)分析，得到至少一個(gè)目標(biāo)故障告警現(xiàn)象集合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于AI的建筑智能化設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)。所述方法包括：接收待建設(shè)的目標(biāo)建筑物的初步電子設(shè)計(jì)圖紙、總預(yù)算；接收輸入的目標(biāo)建筑物對(duì)應(yīng)的設(shè)計(jì)等級(jí)集合；使用AI分析模型對(duì)各區(qū)域結(jié)構(gòu)的功能屬性進(jìn)行分析計(jì)算，得出各區(qū)域結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的第二設(shè)計(jì)等級(jí)；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于風(fēng)電箱變的吊裝仿真方法和仿真裝置，解決現(xiàn)有產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程中針對(duì)吊裝安全性缺少有效量化手段的技術(shù)問(wèn)題。方法包括：設(shè)置箱變底托的三維模型；設(shè)置底托上吊裝柱的固定位置；根據(jù)吊裝柱和吊具位置設(shè)置吊帶兩端的遠(yuǎn)程位置；向底托、吊帶以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及擴(kuò)壓器參數(shù)設(shè)計(jì)技術(shù)，為解決傳統(tǒng)離心壓縮機(jī)擴(kuò)壓器設(shè)計(jì)方法所設(shè)計(jì)的擴(kuò)壓器工況適應(yīng)性有限、效率低的技術(shù)問(wèn)題，而提供一種離心擴(kuò)壓器數(shù)值設(shè)計(jì)方法；包括以下步驟：S1：對(duì)擴(kuò)壓器進(jìn)行初始設(shè)計(jì)，確定擴(kuò)壓器進(jìn)口直徑、出口直徑、葉片數(shù)、安裝角和葉型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種永磁電動(dòng)輪結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法及永磁磁輪，優(yōu)化設(shè)計(jì)方法包括以下步驟：有限元仿真構(gòu)造數(shù)據(jù)集；通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合參數(shù)與評(píng)價(jià)指標(biāo)間的非線性關(guān)系；通過(guò)Nov星鴉算法進(jìn)行非支配排序生成Pareto前沿；通過(guò)主觀賦權(quán)法AHP與熵值法生成各指...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于渦輪葉片表面溫度場(chǎng)反演的離散測(cè)溫點(diǎn)分布優(yōu)化方法，通過(guò)分析三維渦輪葉片結(jié)構(gòu)并進(jìn)行基于幾何特征的表面分區(qū)后，在每個(gè)區(qū)域進(jìn)行非均勻熱邊界條件加載與仿真，并基于溫度梯度場(chǎng)計(jì)算與測(cè)溫點(diǎn)篩選，最終確定測(cè)溫點(diǎn)。本發(fā)明結(jié)合數(shù)值仿真、非均勻熱邊界條件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明為一種低頻電壓互感器設(shè)計(jì)方法、低頻電壓互感器、終端及介質(zhì)，屬于低頻電壓互感器領(lǐng)域，包括步驟：S1、獲取系統(tǒng)設(shè)計(jì)輸入?yún)?shù)；S2、基于輸入?yún)?shù)進(jìn)行磁參數(shù)計(jì)算；S3、基于得到的參數(shù)，設(shè)計(jì)LC補(bǔ)償網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算諧振頻率；S4、選擇繞組導(dǎo)體及絕緣材...
								
            
							
            
							
						
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								      一種VVER核電機(jī)組的改進(jìn)動(dòng)態(tài)刻棒方法，第一，建立VVER核電機(jī)組堆芯物理計(jì)算模型及響應(yīng)函數(shù)計(jì)算模型；第二，采用三維時(shí)空中子動(dòng)力學(xué)計(jì)算捕捉動(dòng)態(tài)刻棒過(guò)程控制棒快速移動(dòng)的時(shí)空特性，獲得動(dòng)態(tài)棒價(jià)值的模擬值；第三，采用三維穩(wěn)態(tài)中子學(xué)計(jì)算獲得VVER...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于分布式技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種面向高性能分布式訓(xùn)練的稀疏提前張量融合方法。本申請(qǐng)首先獲取每個(gè)參數(shù)層在反向傳播過(guò)程中生成的多維梯度張量；再將所述多維梯度張量展平為一維梯度張量；之后根據(jù)預(yù)設(shè)的稀疏化閾值對(duì)所述一維梯度張量進(jìn)行稀疏化壓縮...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)獲取井間連通強(qiáng)度變化的方法，包括以下步驟：步驟100、獲取注入井和生產(chǎn)井的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，基于注入井和生產(chǎn)井的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波計(jì)算；步驟200、對(duì)所述注入井和生產(chǎn)井的滲透率場(chǎng)、孔隙度場(chǎng)、壓力場(chǎng)和飽和度場(chǎng)進(jìn)行實(shí)時(shí)求...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及海上風(fēng)電技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種海上風(fēng)電的發(fā)電性能評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，采集海上風(fēng)電場(chǎng)的多組不同源運(yùn)行數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)發(fā)電量數(shù)據(jù)，得到多組子同源運(yùn)行數(shù)據(jù)組；根據(jù)代表運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)子同源數(shù)據(jù)組進(jìn)行處理，計(jì)算海上風(fēng)電場(chǎng)的子運(yùn)行數(shù)據(jù)波動(dòng)評(píng)價(jià)值；將所有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于魚(yú)類(lèi)繁殖需求的生態(tài)調(diào)度方法及應(yīng)用，屬于水利水電工程環(huán)境保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明針對(duì)性解決產(chǎn)粘沉性卵魚(yú)類(lèi)保護(hù)難題，通過(guò)建立種群繁殖特征適應(yīng)域模型（Ω(pi)），首次將水位變幅（近端因子）與水溫、流速（終端因子）的動(dòng)態(tài)響應(yīng)關(guān)系量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種智慧巡防管控方法，涉及智慧巡防技術(shù)領(lǐng)域，智慧巡防管控方法主要包括：根據(jù)巡防資源得到資源數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型；根據(jù)資源數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型，基于最短路徑計(jì)算和任務(wù)匹配方法得到快速響應(yīng)警力任務(wù)；確認(rèn)重大警情或安全事件，根據(jù)快速響應(yīng)警力任務(wù)進(jìn)行應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N排水策略的確定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域在第一時(shí)間段內(nèi)的動(dòng)態(tài)信息；其中，動(dòng)態(tài)信息包括降雨信息和水質(zhì)信息中的至少一種；根據(jù)目標(biāo)區(qū)域在第一時(shí)間段內(nèi)的動(dòng)態(tài)信息，確定目標(biāo)區(qū)域在第二時(shí)間段內(nèi)的動(dòng)態(tài)信息；其中，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然地理技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種多指標(biāo)綜合的干旱預(yù)警與階段檢測(cè)方法及裝置，應(yīng)用于氣象干旱、農(nóng)業(yè)干旱和水文干旱的監(jiān)測(cè)與預(yù)警，具有如下步驟：S1、數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理；S2、計(jì)算SIF葉綠素?zé)晒狻夂蚋珊抵笖?shù)和植被綠度數(shù)據(jù)集；S3、整理干...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于試題表征增強(qiáng)的變速認(rèn)知診斷方法和系統(tǒng)。首先，本方法采集并整理試題的異構(gòu)數(shù)據(jù)（包括文本、反應(yīng)時(shí)間、知識(shí)點(diǎn)），根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型采用不同的特征提取方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到數(shù)據(jù)數(shù)值化表示，然后通過(guò)文本與反應(yīng)時(shí)間和知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)，使...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于智能數(shù)據(jù)分析的智慧倉(cāng)儲(chǔ)監(jiān)控管理平臺(tái)，包括傳感檢測(cè)模塊、理想分析模塊、影響計(jì)算模塊、疲勞預(yù)測(cè)模塊、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模塊、異常波動(dòng)識(shí)別模塊與群體對(duì)比模塊。系統(tǒng)通過(guò)多點(diǎn)應(yīng)力檢測(cè)構(gòu)建各結(jié)構(gòu)部位的應(yīng)力演變曲線，在檢測(cè)初期提取相似度高的段落...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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